วีดีโอ

라즈베리파이 의 리눅스상에서도 CLI 모드로 동작시킬수 있습니다.

코드 애니메이션의 테스트 영상입니다.

선생님 외람된 질문이지만 혹시 gpt4-all 에서 백앤드 api 를 쓰는것보다 지금 나온 라마3 를 이용해서 웹 방식으로 새로운 ui 를 만드는거나 별 차이가 없다고 생각드십니까??

이걸 이용하면, 나뭇가지의 평균각도 산출, 닭살의 강도검출, 어지럽게 널린 선분들의 카운팅 등이 쉬워집니다.

겨우 챗피티 영상올리면서 푸리에광학에 대해 말하는거보고 기가차서 왔습니다^^ 그렇게 잘 아시는거같은데, 비선형적 거동에 대해 설명좀 해주시겠어요?? 아, 어디 지식인, 나무위키, 학술지 이런 곳에서 긁어모아 복붙 하지마시구요

혹시 어떤 절차로 하셨을까요? 저도 실행해 보고 싶네요. 좋은 영상 감사합니다.

한국말 답변은 아직 안되나요?

좀더 써보아야 하겠지만, 답변의 질도 GPT4급은 되는걸로 느껴집니다..

반면에 CPU는 널널하네요..

그림처럼 실리콘맥용 GPGPU인 mps 모드를 지원하여 속도가 아주 빠릅니다. 라마3에 질문을 날리면 GPU 를 100%로 쓰는거 보이시져?

여기가 그 유명한 푸리에공학좌 유튭이군요?

변환 전이 더 행성 지나가는 게 잘 보이는 것 같은데 이거 실제로 쓰나요?

이건 현실감을 주기위해 블러효과 까지 줘봤습니다.

위상변화가 매우 크죠?

기다리면 작은 행성이 지나갑니다~

별빛을 스펙트럼 분석하면 외계행성을 좀더 잘 찾을수 있지 않을까요?

이번엔 위상 스펙트럼 입니다. 진폭스펙트럼하고 다르게 위치에 따라 달라지죠?

기다리면 지나갑니다.

left: Input frames right: Magnitude spectrum of each left frame.

이렇게 조합할 수도 있네요 시간 날 때 한번 구현해봐야겠습니다.

몇장의 이미지가 한계인지도 궁금하네요~

chatGPT 코드 인터프리터로 여러장의 이미들을 가지고 배치처리 하는것도 가능하군요..

하지만 생성된 적대적 공격 이미지가 너무 티가 나네요 ..^^;

복소수 스펙트로그램은 위상을 포함하기 때문에 가역적이어서 역변환이 가능합니다.

CPU 추론 이라서 좀 느립니다. CUDA에서 돌리면 빨라요~

코드 내에 랜덤씨드가 있어서 같은 텍스트를 입력해도 오디오가 조금씩 달라집니다.

다음번엔 터미널에서 sox로 음악 대역별 필터링을 해보겟습니다.

다른소리가 겹치게 녹음됬군요..망했다.

MFCC 는 확실히 spectrogram 과는 다르지요?

음악마디들에 대한 비지도 클러스터링인 셈입니다. 모여있는것들끼린 멜로디가 서로 비슷하죠?

다루기는 까다롭지만 위상정보는 매우 중요합니다~

다른 이름은 반빡반짝 작은별 ..

'모짜르트-"아, 아머님께 말씀드리죠" 12변주곡' 이랍니다.

아마도 더 고차원의 피쳐들을 추출하면 더 유사한 음악소절 끼리 클러스터링 되겠죠~?

1차원 오디오신호에대한 푸리에계수들중 tsne 알고리즘으로 분리도가 가장좋은 피쳐 2개만 골라서 비지도 클러스터링 한 것입니다.

각각의 스펙트로그램에서 가로방향은 시간, 세로방향은 주파수 입니다.

이또한 딥러닝의 오그먼테이션으로 가능성이 있습니다.

비녜뜨 효과 라고 부릅니다. 광학적으로 발생하죠.

블러링에 매우 취약한 OCR 성능 !!

Red Text : OCR Result !

faster R-CNN은 확대축소나 에 대해서도 어느정도 내성을 보이네요.!!

이런케이스는 이미지에서 Brightness/Contrast가 전체적으로 균일한 케이스인데요. 만약 Brightness/Contrast.가 차이가 많이나는 예를들어 햋빛에 반새되는 공 같은 경우 어떤결과가 나올까요?

code interpreter는 4부터 가능한가요??

gpt로 객체 색상 검출도 될까요?

챗지피티 인터프리터에게 정량적인 영상처리를 시켜보았습니다. 결과는 놀랍군요~

Spectrogram은 오디오파일로 이미지파일을 만드는 방법중 하나입니다.

동영상 중애서 가장 시끄러운 부분만 추출하는 것도 가능할듯 합니다!

히스토그램 매칭은 A이미지의 컬러를 강제로 B의 이미지의 분포에 맞추는 것입니다.

어떤 영상처리를 해볼까요? 질문 받습니다~